一种环保气体的分子碰撞截面预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及分子碰撞技术领域，公开了一种环保气体的分子碰撞截面预测方法及装置

【技术实现步骤摘要】
一种环保气体的分子碰撞截面预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及分子碰撞
，特别是涉及一种环保气体的分子碰撞截面预测方法及装置
。

技术介绍

[0002]气体的电子
‑
分子碰撞截面是低温等离子体数值模拟的重要参数，用于粒子模型定量建模
。
碰撞截面通常由弹性散射的动量传递截面和非弹性散射过程截面组成，包含弹性碰撞
、
振动激发
、
电子激发
、
电离和吸附截面
。
通常，这些截面都可以通过电子束实验
、
量子化学理论计算得到
。
[0003]由于环保型气体分子的分子组成原子数较多，实验方法和理论计算方法都需要花费很长时间，且组合起来的截面误差较大，因此获得的环保气体的碰撞截面准确度不高
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种环保气体的分子碰撞截面预测方法及装置，可以获取精度更高的电子群参数，提高气体碰撞截面的预测准确度，加速获取气体的完整碰撞截面
。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种环保气体的分子碰撞截面预测方法，包括：
[0006]通过脉冲汤逊实验获取待求气体的电子群参数，并提取所述待求气体的电子群参数的特征向量；
[0007]获取待求气体的已知碰撞截面数据；其中，待求气体包括若干个碰撞截面，所述若干个碰撞截面包括已知碰撞截面和未知碰撞截面；
[0008]在预设数据库中获取若干种气体的碰撞截面数据；
[0009]利用所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成预测模型；
[0010]将所述待求气体的电子群参数的特征向量输入至所述预测模型，得到待求气体的未知碰撞截面特征值；
[0011]对所述待求气体的未知碰撞截面特征值进行数据逆处理，得到待求气体的未知碰撞截面数据
。
[0012]进一步地，所述通过脉冲汤逊实验获取待求气体的电子群参数，具体为：
[0013]通过脉冲汤逊实验获取待求气体在分子电子崩发展过程中的电流波形；其中，所述脉冲汤逊实验混合了所述待求气体和第一气体，混合比例为第一比例；
[0014]对所述电流波形进行拟合，得到待求气体的电子群参数；
[0015]其中，所述电子群参数包括有效电离速率系数
、
电子漂移速度和密度归一化纵向电子扩散系数
。
[0016]进一步地，所述对所述电流波形进行拟合，得到待求气体的电子群参数，具体为：
[0017]利用预设的拟合公式获取待求气体的有效电离速率
、
渡越时间和纵向电子扩散特
征时间，具体公式为：
[0018][0019]其中，
N
e
(0)
为初始电子数；
v
eff
为有效电离速率；
T
e
为渡越时间；
τ
D
为纵向电子扩散特征时间；
I
e
(t)
为脉冲汤逊实验测量得到的电子崩发展过程的电子电流波形；
q0为电子电荷；
t
为电流发展时间；
[0020]分别利用待求气体的有效电离速率
、
渡越时间和纵向电子扩散特征时间，计算待求气体的有效电离速率系数
、
电子漂移速度和密度归一化纵向电子扩散系数，具体公式为：
[0021][0022][0023][0024]其中，
k
eff
为有效电离速率系数；
v
eff
为有效电离速率；
N
为气体粒子数密度；
W
e
为电子漂移速度；
T
e
为渡越时间；
d
为电极间距；
ND
L
为密度归一化纵向电子扩散系数；
τ
D
为纵向电子扩散特征时间
。
[0025]进一步地，所述利用所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成预测模型，具体为：
[0026]根据所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成碰撞截面训练集；
[0027]利用预设的求解器，对碰撞截面训练集中的各碰撞截面计算电子群参数训练集；
[0028]利用所述电子群参数训练集对第一神经网络模型进行训练；
[0029]当所述第一神经网络模型训练完成后，确定所述第一神经网络模型的参数，形成预测模型
。
[0030]进一步地，所述根据所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成碰撞截面训练集，具体为：
[0031]对所述若干种气体的碰撞截面数据根据碰撞截面类别进行分类，得到若干组碰撞截面数据；
[0032]获取与所述待求气体的已知碰撞截面数据种类相同的第一碰撞截面数据，并利用预设的加权函数，结合所述待求气体的已知碰撞截面数据，对所述第一碰撞截面数据进行加权平均处理；
[0033]利用预设的加权函数，对除第一碰撞截面数据以外的每组碰撞截面数据进行加权平均处理；
[0034]将加权平均处理后的各组碰撞截面数据确定为碰撞截面训练集
。
[0035]进一步地，所述利用预设的求解器，对碰撞截面训练集中的各碰撞截面计算电子群参数训练集，具体为：
[0036]根据第一比例，将每个碰撞截面对应的气体与所述第一气体进行混合；
[0037]利用预设的求解器，获取若干个等间距不同约化场强下的电子群参数
。
[0038]进一步地，所述利用所述电子群参数训练集对第一神经网络模型进行训练，具体为：
[0039]对所述电子群参数训练集中的各电子群参数进行归一化处理；
[0040]利用归一化后的电子群参数对第一神经网络模型进行训练，计算每次训练过程的训练集损失函数，并通过优化器更新权重；
[0041]设置测试集的输入为通过脉冲汤逊实验获取的待求气体的电子群参数，输出为待求气体的未知碰撞截面，根据逆问题必须满足正问题的解，设置测试集损失函数为所述电子群参数训练集中的电子群参数与所述待求气体的电子群参数的均方误差；
[0042]当所述训练集损失函数和所述测试集损失函数在训练过程中不再降低时，确定所述第一神经网络模型训练完成
。
[0043]本专利技术提供了一种环保气体的分子碰撞截面预测方法，通过脉冲汤逊实验获取待求气体的电子群参数，提取电子群参数的特征向量；通过获取待求气体的已知碰撞截面数据，并结合预设数据库中其他气体的碰撞截面数据，训练并生成预测模型；在生成预测模型后，将在实验中获取的特征向量输入至预测模型，以使模型输出待求气体的未知碰撞截面特征值，通过对待求气体的未知碰撞截面特征值进行数据逆处理，得到待求气本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种环保气体的分子碰撞截面预测方法，其特征在于，包括：通过脉冲汤逊实验获取待求气体的电子群参数，并提取所述待求气体的电子群参数的特征向量；获取待求气体的已知碰撞截面数据；其中，待求气体包括若干个碰撞截面，所述若干个碰撞截面包括已知碰撞截面和未知碰撞截面；在预设数据库中获取若干种气体的碰撞截面数据；利用所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成预测模型；将所述待求气体的电子群参数的特征向量输入至所述预测模型，得到待求气体的未知碰撞截面特征值；对所述待求气体的未知碰撞截面特征值进行数据逆处理，得到待求气体的未知碰撞截面数据
。2.
根据权利要求1所述的环保气体的分子碰撞截面预测方法，其特征在于，所述通过脉冲汤逊实验获取待求气体的电子群参数，具体为：通过脉冲汤逊实验获取待求气体在分子电子崩发展过程中的电流波形；其中，所述脉冲汤逊实验混合了所述待求气体和第一气体，混合比例为第一比例；对所述电流波形进行拟合，得到待求气体的电子群参数；其中，所述电子群参数包括有效电离速率系数
、
电子漂移速度和密度归一化纵向电子扩散系数
。3.
根据权利要求2所述的环保气体的分子碰撞截面预测方法，其特征在于，所述对所述电流波形进行拟合，得到待求气体的电子群参数，具体为：利用预设的拟合公式获取待求气体的有效电离速率
、
渡越时间和纵向电子扩散特征时间，具体公式为：其中，
N
e
(0)
为初始电子数；
v
eff
为有效电离速率；
T
e
为渡越时间；
τ
D
为纵向电子扩散特征时间；
I
e
(t)
为脉冲汤逊实验测量得到的电子崩发展过程的电子电流波形；
q0为电子电荷；
t
为电流发展时间；分别利用待求气体的有效电离速率
、
渡越时间和纵向电子扩散特征时间，计算待求气体的有效电离速率系数
、
电子漂移速度和密度归一化纵向电子扩散系数，具体公式为：电子漂移速度和密度归一化纵向电子扩散系数，具体公式为：电子漂移速度和密度归一化纵向电子扩散系数，具体公式为：其中，
k
eff
为有效电离速率系数；
v
eff
为有效电离速率；
N
为气体粒子数密度；
W
e
为电子漂移速度；
T
e
为渡越时间；
d
为电极间距；
ND
L
为密度归一化纵向电子扩散系数；
τ
D
为纵向电子扩
散特征时间
。4.
根据权利要求1所述的环保气体的分子碰撞截面预测方法，其特征在于，所述利用所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成预测模型，具体为：根据所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成碰撞截面训练集；利用预设的求解器，对碰撞截面训练集中的各碰撞截面计算电子群参数训练集；利用所述电子群参数训练集对第一神经网络模型进行训练；当所述第一神经网络模型训练完成后，确定所述第一神经网络模型的参数，形成预测模型
。5.
根据权利要求4所述的环保气体的分子碰撞截面预测方法，其特征在于，所述根据所述待求气体的已知碰撞截面数据和所述若干种气体的碰撞截面数据，生成碰撞截面训练集，具体为：对所述若干...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐念，孙东伟，张博雅，李智，刘沛琼，郝迈，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：